Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Optical Character Recognition

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza porównawcza wybranych programów do optycznego rozpoznawania tekstu

Łukasik Edyta, Zientarski Tomasz

Journal of Computer Sciences Institute

2018

Vol. 7

191--194

Celem artykułu jest porównanie trzech programów do optycznego rozpoznawania teksu. Zdefiniowany został problem optycznego rozpoznawania tekstu i przedstawione główne jego zastosowania. Opisano działanie tej technologii i krótko scharakteryzowano najważniejsze dostępne na rynku programy realizujące omawiane zagadnienie. Następnie poddano testom wybrane programy wykorzystując dwie próbki pisma maszynowego w języku polskim. Określono szybkość procesu rozpoznawania tekstu. Poprawność rozpoznania znaków i wyrazów w analizowanym tekście została także określona.

The aim of the article is to compare three programs for the optical text recognition. The problem of the optical text recognition has been defined. Next, briefly the functionality of this technology was described. The most important programs realizing the discussed problem were also characterized. The selected programs were tested using two samples of machine writing in Polish. The speed of the text recognition process was determined. The correctness of characters and words recognition in the analyzed text was also specified.

Rozpoznawanie wzorców cyfrowych za pomocą robota edukacyjnego

Dimitrova-Grekow T., Grodzki D.

Pomiary Automatyka Kontrola

2014

R. 60, nr 5

284--287

Artykuł przedstawia system rozpoznający liczby rzymskie przy użyciu edukacyjnego zestawu Mindstorms NXT. Algorytm OCR wybrany do rozpoznania znaków został oparty na klasyfikacji cech. Zaadaptowana wersja algorytmu Region of Interest ROI i klasyfikacja cech są głównymi atutami tej pracy. System został skutecznie przetestowany pod wieloma względami. Powstała konstrukcja umożliwiająca skanowanie kartki formatu A4, a obsługujący ją program umożliwia prawidłową interpretację zeskanowanych liczb rzymskich.

Pattern recognition is always associated with powerful calculation [1, 2]. A specific branch in this area is Optical Character Recognition [3, 4, 5] where one of the most popular techniques is Feature Extraction, also known as Intelligent Character Recognition [6]. All ICR algorithms are topological [7, 8, 9]. This paper presents an implementation of Roman Number Recognition system realized on LEGO Mindstorms NXT educational robot. The main point is successful minimalistic realization of an on-board pattern recognition system. The NXT platform allows also an easy reconfiguration of the hardware and more building freedom without extra costs (Fig. 1.). An adapted version of the ROI algorithm is implemented [10]. Based on the extracted features (Fig. 2.) a classification of the roman digits is proposed (Fig. 3.). The final stage of the program includes segmentation, end result calculation and visualization of it on the robot screen. The conducted experimental tests proved a 100% efficiency for digit and number recognition having a process in optimal conditions and quite good stability for the optical noises (Fig. 4.) and color chances (Tab. 1). In spite of many drawbacks of the hardware, the implemented system seems very perspective and invokes many ideas toward pattern recognition technics.